広角・魚眼寄りのレンズは直線を曲げます(たる型・糸巻き型)。undistort_image(image, K, dist) は Brown–Conrady モデル(dist = [k1, k2, p1, p2(, k3)]、OpenCV と同じ並び)で画像を丸ごと補正し、曲がった直線をまっすぐに戻します。distort_image はその逆で、理想画像から歪んだ画像を作ります(合成テストデータ・レンズの見えの確認)。
要は後方マッピングです。補正後(理想)の各画素について、その理想の光線が歪んだ入力のどこに落ちたか(distort_points)を求め、そこを双線形で拾う —— だから穴が開きません(Wolberg 1990)。K は 3x3 の内部行列で、その主点が歪みの中心。灰色 (H, W) でもカラー (H, W, 3) でも通り、端はクランプします。点だけを変換したいときは distort_points / undistort_points(既存)。
Whole-image Brown–Conrady undistortion and its inverse, built as a backward map over this repo’s own point model plus a bilinear, edge-clamped remap — so a corrected image is hole-free and a synthetic distorted image is exact to the resampling. dist is [k1, k2, p1, p2(, k3)] (OpenCV order); K’s principal point is the distortion centre. Grey or colour, in [0, 1]. On a smooth scene the round trip distort_image → undistort_image recovers the interior to a few times 1e-4 (only the double bilinear blur remains); the remap field equals distort_points to machine precision.
向く: 係数が分かっているレンズの歪み補正(計測・キャリブ後の絵作り)、直線性を要する検査画像の前処理、歪みを付けた合成データ作り、点補正では足りず画像全体を必要とする場面。
向かない: ★歪み係数の推定はしません(格子や直線パターンから k1, k2 … を求めるのは Discorpy 流の別 op。ここは係数が与えられている前提)。★魚眼の等距離射影(r = fθ)は Brown–Conrady では表せない —— 別モデルが要る。★縁の外側は外挿(クランプ)なので、大きな補正では枠が伸びる。★二重にリサンプルすると細い線はボケる(補正は 1 回で。合成→補正の往復はテスト用)。
import fullseye as fs
import numpy as np
img = fs.read_image("wide_angle.png") # 曲がった直線を含む写真
h, w = img.shape[:2]
K = fs.intrinsic_matrix(0.9 * w, 0.9 * w, (w - 1) / 2, (h - 1) / 2)
dist = [-0.28, 0.09, 0.0, 0.0, 0.0] # たる型(k1<0)を戻す係数
straight = fs.undistort_image(img, K, dist) # 直線がまっすぐに
camera.py(undistort_image / distort_image、点モデル distort_points と deformreg.warp_by_field の合成)lens_undistorttests/test_camera.py(滑らか像で往復が内部一致 / remap 場が distort_points と厳密一致 / カラー / 歪みゼロは恒等)docs/REFERENCES.md